编者的话：数智赋能是健康中国历史性跨越的新模式。与会专家认为，依托统一数据平台和制度优势，推动AI、远程医疗、可穿戴设备下沉基层，实现全周期主动健康管理；同时夯实高质量数据底座与标准评测，让技术真正落地，惠及全民。

迈向均衡普惠优质高效的健康中国

北京大学国家发展研究院教授、中国健康发展研究中心主任  李 玲

加快健康中国建设，不仅给老百姓造福利，也为人类开拓新的健康模式。我们长期处于初级阶段、是发展中国家，公共政策常讲“基本”，医改强调保基本、强基层。这是第一次在卫生健康领域不再强调“基本”，而是强调均衡普惠、优质高效，是历史性跨越。实现它的新模式，就是新技术革命带来的机遇——数智赋能。这不是简单给医疗加技术，而是用数据和技术重构健康服务的治理逻辑、服务链条和激励机制。健康中国也不只是治病问题，而是覆盖预防、诊疗、康复、养老、健康管理的系统工程，必须把健康融入所有政策。

国家医疗保障局已建立全国统一大数据平台。我们依靠最好的云计算技术，发挥集中统一的政治制度和生产关系优势，在数智赋能上走得最好，我们的医保大数据平台是世界上最先进的。这说明数字健康不是单点技术问题，而是制度优势、技术能力和数据基础共同作用的结果。当然，平台建起来只是第一步，还要解决数据标准互通、部门分割、信息孤岛等问题，让数据既联得通，又用得好、管得住。

数智健康以大数据、人工智能、云计算、物联网、区块链等新一代信息技术为支撑，建立覆盖健康管理、疾病预防、诊断治疗、康复养老等全链条服务。新模式以数据要素驱动，形成普惠优质高效的健康服务新形态。核心是数据要素与健康服务深度融合，数据赋能全民全方位全生命周期保障，最终实现可及、公平、可持续。换句话说，健康服务要从碎片化、被动式，转向连续化、主动式、全周期管理。要推动优质资源下沉基层，通过远程医疗、互联网医院、AI辅助诊疗，让基层医生有工具、有支撑、有底气，让群众在家门口获得更好的健康服务。中国拥有全世界最强大的天网工程（中国构建的覆盖全国公共区域的智能化视频监控系统），治安好、犯罪成本高，靠的是数智赋能。

健康中国也要靠新技术赋能，以新一代信息技术为核心底座，对健康数据进行采集、流通、分析与决策支持。我们有医保结算、医院检查、社区和服务全链条数据，中国未来可建立世界最先进、最好的全方位健康管理系统，AI辅助诊疗、互联网医院、远程医疗、智能可穿戴设备、智慧健康等空间巨大。关键是把数据用起来、让系统联起来、使服务沉下去。同时要守住数据安全和隐私保护底线，明确权责边界，防止重复建设，让技术真正服务人而不是增加负担。

今年我调研了新疆哈密，偏远地区已做到县乡村一体，对所辖人群防治康管全链条管理，关键是数据平台，对人群分类分级管理。严重高血压、糖尿病病人用上可穿戴设备，24小时监管，基层医生很有成就感。过去预防为主很难落地，个人是健康第一责任人，但人有惰性，技术赋能后，可穿戴设备让行为数据可视可管，形成主动健康正向循环，AI持续管理，数智赋能让基层医生很有成就感。那么偏远的地区百姓都能享受到均衡普惠、优质高效的健康管理。这说明优质高效不再是发达地区专利，而是可复制、可推广、均衡普惠的制度安排。

健康中国已进化到数智赋能——数据为基、技术为翼、制度为纲，在我们的制度下，一定能建设全世界最好的全民全方位全生命周期健康新模式。这个模式不仅让中国人受益，也能为全球亟待解决的健康问题提供新思路。▲

让数字技术真正落地

中国信息通信研究院云计算与数字化研究所数字健康部主任  冯天宜

技术究竟怎样落到产业里、落到产品里、落到一个具体的人身上？《中华人民共和国国民经济和社会发展第十五个五年规划纲要》将“人工智能”作为重要发展方向，全文30次提及“人工智能”、59次提及“数据”、20次提及“算力”，对模型与算法迭代、数据资源开放及算力基础设施建设提出了明确的纲领性要求。这不仅是国家层面的顶层设计，更是全社会的共识。

把握AI发展机遇，锚定普惠民生方向

在全球人工智能发展浪潮下，各国正加速布局大模型研发与应用，全球大模型数量已超3000个。我国依托全产业制造业场景与广泛的移动应用生态，走出了“科技向善、普惠民生、低成本创新”的发展路径，让人工智能在千行百业的训练中持续提升能力，更贴合国内民生与产业发展需求。从技术演进来看，人工智能正呈现五大趋势：一是通用大模型在规则约束下逐步实现局部“有界自进化”。二是智能体训练呈现工程化趋势，处理多步骤复杂任务的能力快速提升，已具备串联多环节复杂流程的能力。三是世界模型呈现多路线并行、相互融合发展特征，为提升大模型的可解释性提供了新路径，并增强对物理规则的理解与洞察。四是终端智能化水平稳步提高，部分已达到《人工智能终端智能化分级》标准中L3辅助级。五是具身智能正沿着“多路径扩大数据规模、场景拓宽向深、以实训促应用”三大方向推进。

不同于以往技术的线性发展路径，人工智能的研究、工程化、商业化呈并行推进态势，这也要求我们以更敏捷的方式推动技术落地。人工智能发展仍处于快速增长阶段，未来十年将是技术赋能产业的关键窗口期，将带来人类社会第四次科技革命。

聚焦医疗供需痛点，AI落地要跑出加速度

当前，我国医疗供需不平衡成为驱动行业数智化升级的现实需求。健康需求呈多元化增长态势：我国人口老龄化持续加剧、医疗总需求增加、慢性病发病率持续上升。而优质医疗资源总量不足、配置不均的问题依然存在。对此，国家卫生健康委员会、国家医疗保障局、国家药品监督管理局等多部门出台文件，明确“医智融合”发展路径，为AI赋能医疗划定框架。

在实际落地中，AI在医疗领域的渗透速度不断加快。在跟踪观察中我们发现，众多医疗机构已本地私有化部署开源大模型，AI研究成果高速爆发。除通用模型外，医疗垂直模型与专科小模型加速落地。

截至今年8月，全国共建立知名专家医疗智能体183个，全面提升医疗服务能力和效率。在覆盖广度上，呈现全科室场景渗透，赋能多专科诊疗升级态势，其中“甲状腺乳腺外科”领域因影像数据标准化程度高，成为渗透率最高的专科。目前，智能体应用产品超500款，覆盖200多家医疗机构，在北、上、广、浙等发达地区落地成效较为显著。

基层医疗的AI规模化应用同样提速。决策辅助诊断、疾病早筛、健康管理等场景在县域层面快速铺开，实现以智能体为载体，发达地区、头部等级医院专家的经验和知识下沉，让先进经验持续赋能基层医疗服务。

夯实高质量数据底座，激活医疗要素价值

医疗人工智能的落地离不开高质量医疗数据的支撑。不同于医疗大模型的推理和决策功能，医疗智能体的出现对医疗数据要素建设提出了新的需求。

例如：需要多源异构医疗上下文数据、临床推理链与决策轨迹数据；需要高医疗风险场景数据对齐、对医疗“行话”与“暗知识”的理解、多模态时空融合数据、实时性、连续性与极端例外医疗个案数据等。

这些需求持续推动医疗数据要素建设并取得阶段性成果：2025年国家数据局公布的高质量数据集建设先行先试工作名单中，医疗相关数据集占15个；截至今年10月，国家数据集管理服务平台发布的医疗行业相关高质量数据集超180个。

中国信息通信研究院云计算与大数据研究所始终发挥桥梁纽带作用，承担着“对上支撑政府、对下连接产业”的职责，围绕“人工智能赋能健康中国”主题，持续推动相关标准与评测技术的完善迭代。未来，我们将继续以技术发展助力医疗、医保、医药协同发展和健康中国建设。▲